基于微时空网格的复杂地形风电功率预测方法

唐冬来; 李欢欢; 徐小云; 谷波; 田攀; 阮正平; 周娟

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.012

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基于微时空网格的复杂地形风电功率预测方法

新能源 | 更新时间：2025-11-03

- 基于微时空网格的复杂地形风电功率预测方法
- 暂无标题
- 供用电 2025年42卷第6期页码：104-114
- 作者机构：
  
  1. 四川中电启明星信息技术有限公司
  2. 四川数聚智造科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目（2019YFB2103000）;Supported by National Key R&D Program of China(2019YFB 2103000)
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.012
  中图分类号： TM614;TP183
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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唐冬来, 李欢欢, 徐小云, 等. 基于微时空网格的复杂地形风电功率预测方法[J]. 供用电, 2025,42(6):104-114.
唐冬来, 李欢欢, 徐小云, 等. 基于微时空网格的复杂地形风电功率预测方法[J]. 供用电, 2025,42(6):104-114. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.012.

DOI：

摘要

中国西部地区以山地、高原及盆地等地貌类型为主，其复杂的地形特征通过改变局地大气边界层结构，显著影响风向与风速的时空分布特性，导致风电功率呈现显著的随机波动特性。针对复杂地形区域风向突变频次高、功率预测精度受限的技术瓶颈，创新性地构建了基于微时空网格的多尺度预测模型。首先，采用无人机载激光雷达技术对目标风电场进行三维地形扫描，基于激光点云数据对风电场进行建模。其次，采用不规则三角网格算法实现风电场区域的微尺度网格划分，并结合数值天气预报与计算流体力学分析微时空网格内的风电场变化；完成微时空网格单元内的风电场特征解算。再次，利用长短期记忆网络（long shortterm memory

LSTM）对多时间尺度的风电场功率进行预测。最后，在中国西南某风电场中进行了验证，其超短期、短期、中期的复杂地形功率预测准确率分别达到了92.16%、91.43%和74.39%。研究结果表明，所提出的预测方法显著提高了复杂地形下风电功率预测的准确性。

Abstract

关键词

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